Гарвард университети назариётчи физиклари гуруҳи замонавий нейротармоқлар муваффақиятининг математик табиатини тушунтириб берувчи илмий ишни эълон қилди. Тадқиқотга кўра, сунъий интеллект самарадорлиги тасодифий омилларга эмас, балки қатъий физик қонуниятларга бўйсунади. Олимлар нейротармоқларни ўқитиш жараёнини мураккаб физик тизимлар билан қиёслаб, машинали ўқитишдаги «масштаб қонунлари» (скалинг лавс) фундаментал статистик механика тамойилларига асосланганини исботладилар. Бу ҳақда Ixbt.com хабар беради.
Тадқиқотнинг марказий қисми квант майдон назариясидан олинган «ренормализация» тушунчасига таянади. Физиклар маълумотлардаги статистик шовқин худди элементар зарралар физикасидаги квант флуктуациялари каби модел параметрларини ўзгартиришини аниқладилар. Бу жараён моделнинг барқарорлигини таъминлайди ва ҳатто параметрлар сони ўқув маълумотларидан кўп бўлган ҳолатларда ҳам тизимнинг тўғри ишлашига имкон беради.
Олимлар «С-трансформация» деб номланган математик усул ёрдамида ўқитиш хатоси ва тест хатоси ўртасидаги боғлиқликни аниқловчи тенгламаларни келтириб чиқардилар. Бу кашфиёт қимматбаҳо тест жараёнларисиз, фақат ўқув маълумотларига таяниб, нейротармоқ сифатини олдиндан баҳолаш имконини беради. Шунингдек, тадқиқот нейротармоқларнинг ишлашида тўрт хил режим мавжудлигини кўрсатиб, муҳандисларга модел яратишни башорат қилинадиган ишлаб чиқариш жараёнига айлантиришга ёрдам беради.
Энг муҳим амалий натижалардан бири «инициализация тўсиғи»нинг аниқланиши бўлди. Физиклар нейротармоқ ҳажмини чексиз ошириш ҳар доим ҳам самарали эмаслигини исботладилар. Муайян шароитларда бошланғич параметрларнинг тасодифийлиги фойдали сигнални «ютиб юборади», бу эса моделни янада катталаштиришни маъносиз қилади. Бундай ҳолатларда аниқликни ошириш учун нейротармоқларни бирлаштириш каби муқобил ёндашувлар талаб этилади.
Тадқиқот машинали ўқитишдаги «қўшалоқ тушиш» (доубле дессент) феноменига ҳам ойдинлик киритди. Олимлар бу ҳодиса аномалия эмас, балки қонуний физик сингулярлик эканлигини кўрсатиб бердилар. Маълумотлар ҳажми ортиши билан моделнинг «самарали параметри» ўзгариб боради, бу эса тизимга мураккабликлар ичидан энг оддий ва аниқ ечимларни топишга имкон беради.
“Zamin”ни Telegram'да ўқинг!
